Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JOCHAC
Iriani, Latifah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Deteksi Tanaman Kelapa Sawit Belum Menghasilkan pada Citra Udara Beresolusi Tinggi menggunakan Metode Deep Learning Mimboro, Prasetyo; Iriani, Latifah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol. 11 No. 3 (2025): Volume 11 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v11i3.102052

Abstract

Deteksi dan perhitungan jumlah pohon kelapa sawit merupakan langkah penting dalam mendukung pemantauan produktivitas perkebunan. Penelitian ini menerapkan model YOLOv11m yang dikombinasikan dengan framework Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) pada citra udara beresolusi tinggi yang diperoleh dari Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Penelitian ini terdiri dari tiga tahap, yaitu pengumpulan data citra udara dan pelabelan, pelatihan model YOLOv11m dengan penyesuaian hyperparameter, serta pengujian model menggunakan metode slicing dari SAHI untuk meningkatkan kemampuan deteksi terhadap objek kecil. Berdasarkan hasil pengujian, model berhasil mendeteksi sebanyak 1.784 pohon kelapa sawit dari total 2.115 pohon aktual, dengan 10 deteksi salah dan 321 pohon tidak terdeteksi, menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 15,66%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi YOLOv11m dan SAHI mampu memberikan performa yang cukup baik dalam mendeteksi pohon kelapa sawit belum menghasilkan pada citra udara beresolusi tinggi, serta berpotensi diterapkan dalam proses pemantauan dan perhitungan pohon secara otomatis pada area perkebunan yang luas.
Pengembangan Sistem Informasi Pencatatan Keuangan Berbasis Web di Dukuh Tegalan pratiwi, sinta arum; susena, edy; Kusuma, Ridho Surya; Nugroho, Rakhmat Prasetyo Agung; Iriani, latifah; Supriyanto, Joko
Journal of Cyber Health and Computer Vol 3 No 2 (2025): Journal of Cyber Health and Computer (JOCHAC)
Publisher : SIBER PRESS Universitas SIBERMU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64163/jochac.v3i2.53

Abstract

Abstract—Financial recording is an important aspect in the administration of an organization or community, including in Dukuh Tegalan, However, until now financial recording in Dukuh Tegalan still uses a manual method using books, which are prone to recording errors, data loss, damage, and failure of efficiency in managing residents’ financial data.   This problem can certainly hinder transparency and accountability in financial reporting. To overcome this, a digital-based financial recording information system was designed and develoved using the Waterfall Method. This method was chosen because of its systematic and structured stages, starting from planning, needs analysis, system design, implementation, testing or testing, and maintenance. This information system is designed to facilitate recording of income and expenditure of funds in Dukuh Tegalan, creating financial reports reports automatically and practically, and can store data safely and in an organized manner. Based on the initial hypothesis, it reduces the level of recording errors, and provides convenience in recording and preparing financial reports in real-time and accurately. In addition, this system is expected to be able to increase transparency and citizen trust in financial management at the hamlet level.   Keywords—digital based finance; waterfall method; automatic; practical ; real-time
Analisis Pola Perilaku Konsumen melalui Association Rule Mining untuk Optimalisasi Strategi Bisnis: Studi Kasus Omah Kopi Mrisen Falahi, Imam; Iriani, Latifah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol. 12 No. 1 (2026): Volume 12 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v12i1.103231

Abstract

Dinamika industri kuliner kontemporer menuntut pemahaman mendalam mengenai preferensi konsumen yang semakin kompleks dan terfragmentasi. Omah Kopi Mrisen (OKM) memiliki posisi pasar yang unik dengan mengintegrasikan tiga pilar produk utama: Menu Ndeso (Tradisional), Seafood, dan Kopi Nusantara. Penelitian ini bertujuan untuk mengungkap pola konsumsi harian (daily baseline) yang stabil serta interaksi lintas kategori menggunakan metode Association Rule Mining (ARM). Berdasarkan data transaksi semester pertama tahun 2025 (Januari–Juni) yang telah melalui proses filterisasi data musiman (non-seasonal), diperoleh 2.991 transaksi valid sebagai dataset utama. Algoritma Apriori digunakan untuk mengidentifikasi aturan asosiasi yang signifikan dengan pendekatan Long Tail Analysis untuk menangkap pola pada menu niche. Temuan empiris menunjukkan dua pola perilaku dominan: (1) Budaya Makan Tengah (Communal Dining), ditandai dengan asosiasi ekstrem (Lift Ratio > 300) antara menu lauk porsi besar (Sapi Lada Hitam) dengan Nasi Bakul, yang mengindikasikan preferensi kuat pelanggan untuk berbagi; dan (2) Perilaku Konsumsi Lintas Kategori (Fusion Consumption), di mana terdapat asosiasi spesifik antara minuman signature "Kopi Arimbi" dan "Nasi Goreng Seafood" (Lift Ratio 5,44). Temuan ini memberikan wawasan baru bahwa konsumen OKM memiliki karakter sosial yang kuat serta kecenderungan memadukan menu kopi specialty dengan makanan berat. Penelitian ini merekomendasikan strategi manajerial berupa optimalisasi paket sharing dan promosi silang (cross-selling) untuk meningkatkan rata-rata nilai transaksi harian (Average Ticket Size).
Co-Authors Falahi, Imam Joko Supriyanto Kusuma, Ridho Surya Mimboro, Prasetyo Nugroho, Rakhmat Prasetyo Agung pratiwi, sinta arum Susena, Edy